以財務比率導向建構使用衍生性金融商品避險之預測模式-以建設公司及營造廠為例

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劉柏毅(Po-Yi Liu) 查詢紙本館藏

畢業系所

營建管理研究所

論文名稱

以財務比率導向建構使用衍生性金融商品避險之預測模式-以建設公司及營造廠為例
(Developing prediction model using financial ratio viewpoint toward financial risk hedging: construction companies)

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摘要(中)

全球經濟發展的趨勢帶動著我國產業經濟整體大環境呈現巨幅的改變，即公司企業於財務操作風險便因大環境巨幅改變而擴大行成為全球性風險。營建業者於未來必須面臨因風險全球化所帶來如貨幣緊急貸款利率調漲、美元對其它貨幣之匯率下跌、國際油價、鐵礦石價格上漲、鋼筋建材價格高漲、以及國際砂石產量限制等財務風險。故，公司企業為求公司最大利益，勢必使用適當之利率、匯率以及原物料價格等財務避險操作。因此，使用衍生性金融商品能有效達到相當程度之財務避險效果，係將成為營建業者規避財務風險之主要財務工具。
研究目的係幫助建設公司及營造廠瞭解本身財務狀態與使用衍生性金融商品避險之關聯性，於財務操作上應衡量本身財務狀態，使用衍生性金融商品來規避財務操作之風險；並且以建設公司及營造廠為蒐集樣本，利用多維矩形複合式類神經網路來建立預測模型，以提供營建業者作為參考。研究方法上先以文獻蒐集彙整出與使用衍生性金融商品相關之財務比率因子，並且利用會計科目表示及資產負債表中長期投資項目進行公式推導，以驗證兩者間之關聯性，再透過回歸分析結果之解釋能力表示財務比率因子對於使用衍生性金融商品間之關聯性程度。最後，將分析獲得之財務比率因子利用多維矩形複合式類神經網路進行預測模型建構，以上市建設公司以及營造廠作為模型建構之樣本。
本研究可歸納出以下兩點貢獻：1.建設公司及營造廠可透過本身財務狀態中之16項財務比率因子來判斷是否需要使用衍生性金融商品。2.本研究利用多維矩形複合式類神經網路所建立出來可達到80.6％正確率之預測模型，足以作為建設公司及營造廠於判斷是否需要使用衍生性金融商品避險時之參考依據。

摘要(英)

It is well-known that financial risk is one of critical factors driving construction companies to difficulty. Costs of materials such as concrete and steel bars, variable currency exchange rate, and increase of interest rate can easily enlarge financial risks for construction companies. Using an effective method to reduce financial risks is desired.
Risk hedging through the use of derivatives is a wide accepted financial technique and has been used in many industries and countries. The objectives of this research are to (1) identify the impact factors among the corporations’ financial ratios revealed in public while derivatives are used for financial risk hedging, and to (2) construct a prediction model using Hyper Rectangular Composite Neural Networks (HRCNNs). The determination of the impact factors and the proposed model are in the basis of the database which has a range of all 38 listed construction companies and their corresponding quarterly financial statements from 2002 to 2006. A total of 16 financial ratios are considered as the impact factors, also being used to establish the HRCNNs prediction model. This study concludes that, from the financial analysis viewpoint, these 16 impact factors pay an important role to assist decision-makers in using derivatives for risk hedging. The model is also verified with an accurate rate at 80.6%, presenting a good prediction model to suggest while using derivatives to hedge financial risks.

關鍵字(中)

★ 預測模型
★ 財務比率因子
★ 衍生性金融商品
★ 多維矩形複合式類神經網路

關鍵字(英)

★ Derivatives
★ Risk Hedging
★ Financial Risk
★ Prediction Model
★ Construction Company.

論文目次

摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 V
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第一章緒論 1
1-1 研究背景與動機 1
1-2 研究目的 3
1-3 研究範圍與限制 3
1-4 研究流程與方法 4
第二章文獻回顧 6
2-1 衍生性金融商品之相關文獻 6
2-2 財務資料分析之相關文獻 7
2-3 多維矩形複合式類神經網路之相關文獻 12
2-4 小結 18
第三章財務比率因子與衍生性金融商品關聯性之確立 20
3-1 財務比率因子與使用衍生性金融商品避險關聯性之確立 20
3-2 財務比率因子之關聯程度分析 27
3-3 小結 30
第四章多維矩形複合式類神經網路之模型建構 31
4-1 監督式決定導向學習演算法 31
4-2 模糊化規則 32
4-3 多維矩形複合式類神經網路之架構 34
4-4 數據說明 36
4-5 應用案例之實證結果 37
4-6 小結 41
第五章結論與建議 42
5-1 結論 42
5-2 建議 44
參考文獻 46
附件一 49

參考文獻

中文部份：
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3. 陳思勻，「海外可轉換公司債融資及金融衝擊對台灣上市電子公司使用衍生性金融商品避險之研究」，國立政治大學財務管理研究所，2004。
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24. 李光揚，「匯率變動對電子類股股票價格影響之研究」，東吳大學經濟學系碩士論文，2002。
25. 黃薏萍，「上市公司使用衍生性金融商品避險動機與行為之研究」，國立成功大學國際企業研究所碩士論文，2000。
26. 謝舒帆，「台灣電子產業匯率暴露和決定因子之研究」，國立中山大學財務管理學系研究所碩士論文，2002。
英文部份：
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相關書籍：
31. Faster, George，丁文拯譯，「財務報表分析」，初版，聯經出版，1983。
32. 顏玉珠、陳安均，「財務報表分析」，二版，高立出版，2004。
33. John J. Wild, K.R. Subramanyam, Robert F. Halsey., 〝Financial statement analysis〞, 9th ed, Boston, Mass. : McGraw-Hill/Irwin, 2007.
34. 《機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則》修訂第二版，蘇木春、張孝德編著，2004。
網站：
35. 中央銀行：http://www.cbc.gov.tw/default.asp, 2008/01。
36. 公開資訊觀測站：http://newmops.tse.com.tw/, 2008/01。
37. 台灣新報資料庫：http://140.115.83.180/tejcount/, 2008/01。

指導教授

陳介豪(Jieh-Haur Chen)

審核日期

2008-3-28

推文